经济政策不确定性与创新
通过本案例可以学习到什么
- 从基础数据整理到最后的结果输出的案例
- 包含结果：描述性统计、相关性分析、基础回归
- 如何对缺失值和异常值处理（缩尾处理）
- 输出表格结果
数据处理
本文以2007-2021年A股上市公司为初始样本。在初始研究样本的基础上，本文进行了如下样本筛选过程：
- 剔除在观测期内被ST、* ST等特殊处理的上市公司;
- 剔除在观测期内被PT和退市的公司;
- 剔除金融、保险类企业:
- 剔除当年成立的上市公司以及重要财务数据缺失严重的上市公司；
- 对连续变量进行前后1%缩尾处理
变量定义与度量
1、创新变量
创新变量分为研发投入和专利申请,具体包括
(1)R&D水平(R&D) :采用研发费用占企业销售收入百分比衡量企业R&D水平;
(2)专利申请情况(Innov、Utili、Design)：采用上市公司及其子公司、合营公司、联营公司提交发明专利、实用新型专利和外观设计专利的申请量。实证研究中采用企业当年发明专利申请量、实用新型专利申请量和外观设计专利申请量加1再取自然对数衡量
2、经济政策不确定性指数(EPU)
采用Baker et al. (2016)构建的经济政策不确定性指数。该指数的构造基于新闻报道内容，由斯坦福大学和芝加哥大学联合发布，涵盖了全球主要经济体.①Baker et al. (2016)选取了香港南华早报(South China Morning Post) 作为新闻报道检索平台,②基于文本检索和过滤方法构建了中国经济政策不确定性指数。本文采取提取年度算术平均值的方式，将月份经济政策不确定性转化成年度经济政策不确定性。
3、控制变量
企业规模(Size)采用公司年末总资产的自然对数
企业年龄(Age)自企业成立当年开始计算
资产收益率(ROA)与企业盈利能力和资产利用效率有关，采用净利润/总资产表示
托宾Q值(Q)代表企业投资和成长机会,采用股权市值和净债务市值之和对总资产的比率表示
有形资产比率( Tangibility)与企业有形资产和无形资产结构相关，采用有形资产占总资产比率表示
现金流比率( Cashflow)与企业可用资金状况有关，采用企业经营和投资活动获得现金流占总资产比率表示
杠杆率(Leverage)则与企业财务风险有关，杠杆率越高，企业的财务风险越高。
此外，本文还在回归中引入了年份趋势或虚拟变量,以及行业和地区的虚拟变量。.
基础回归模型
参考文献
[1]顾夏铭, 陈勇民, 潘士远. 经济政策不确定性与创新——基于我国上市公司的实证分析[J]. 经济研究, 2018, 53(2):15.
结果截图
各年数据量
1、描述性统计
2、相关性分析
3、回归分析
注：采用了公司水平聚类标准差计算t统计量，括号内为t统计量，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。
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